Un’analisi degli oltre 11.000 esami MRI cerebrali condotti su bambini di 9-10 anni all’interno dello studio Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) ha evidenziato come la qualità delle immagini influenzi significativamente i risultati ottenuti in termini di misurazioni corticali e associazioni cliniche. Lo studio, pubblicato su Nature Neuroscience, sottolinea che il 55,1% delle scansioni con qualità subottimale presenta distorsioni sistematiche nelle stime dello spessore corticale e dell’area superficiale, compromettendo la validità delle correlazioni con dati clinici e cognitivi. Queste distorsioni si traducono sia in falsi positivi sia in falsi negativi, alterando quindi il potenziale diagnostico e predittivo degli studi MRI su vasta scala. Gli autori hanno inoltre individuato un indice automatizzato, il numero di “surface hole”, che riflette la complessità topologica delle superfici corticali e si è dimostrato utile nell’identificare scansioni di bassa qualità con buona specificità. L’inclusione di questo indice come covariata nelle analisi ha contribuito a ridurre i bias introdotti dalla qualità delle immagini. Tuttavia, anche le immagini considerate di alta qualità possono contenere errori topologici generati dalle fasi di pre-processing automatico, che possono essere corretti solo con interventi correttivi manuali su queste immagini. I risultati dello studio evidenziano come sia fondamentale affiancare agli strumenti automatizzati controlli di qualità rigorosi, sia visivi sia manuali, per limitare gli errori sistematici e massimizzare la validità scientifica delle conclusioni.
